電子發燒友網報道（文 / 吳子鵬）在人形機器人的設計方案中，3D 視覺技術是實現環境感知與智能化決策的核心支撐之一。它能夠助力人形機器人完成環境感知與建模、動態目標檢測與跟蹤、物體操作與精細控制等任務，顯著提升人形機器人的安全性與魯棒性。

相較于其他類型的傳感器，3D 視覺傳感器具有精度高、信息量大、集成度高等諸多優勢。浙商證券的研究指出，機器人視覺承擔了 80% 的信息獲取任務。相關預測數據顯示，人形機器人 3D 視覺傳感器的市場規模將從 2025 年的 1.4 億元大幅增長至 2030 年的 91.5 億元，復合年增長率（CAGR）高達 132%。

3D 視覺技術發展路線?

當前，人形機器人的 3D 視覺技術路線主要圍繞 “如何獲取 3D 信息” 和 “如何處理 3D 數據” 展開，主要包含以下幾類：?
首先是多目立體視覺。其原理是通過多個相機模擬人眼視差，進而計算像素級深度圖。該技術具有成本低、結構簡單、適合中距離場景的優勢。然而，多目立體視覺的計算復雜度較高，需要對左右圖像特征進行匹配，并且在弱紋理或低光照環境下，精度會有所下降。目前，有相當一部分人形機器人采用多目 3D 視覺傳感器，例如優必選的 Walker X、普渡科技的 PUDU D9 等。

其次是激光雷達，也被稱為激光雷達的可視化技術，它利用激光雷達進行高精度三維重建。基于激光雷達和視覺的 SLAM 技術分別被稱為激光 SLAM 和視覺 VSLAM。激光 SLAM 又因傳感器應用不同，分為單線（2D）和多線（3D）激光雷達兩種。3D SLAM 使用多線激光雷達獲取環境三維數據，并通過三維數據的特征點匹配進行定位。三維動態成像能夠精確知曉物體的形狀和大小，對環境信息的還原度極高。不過，3D 激光雷達的成本普遍較高，多用于工業或高端場景。

第三種是結構光（Structured Light）。其原理是將已知圖案（如條紋、格雷碼）投射到物體表面，通過畸變圖案恢復 3D 形狀。結構光具有高精度（亞毫米級）、高分辨率的優勢，適合近距離（0.1 - 2 米）物體重建，在近距離精度方面表現出色，適用于物體識別與交互場景。但它受環境光干擾較大，在戶外場景中的效果欠佳，且硬件體積相對較大。

第四種是飛行時間法（ToF），通過測量光脈沖往返時間來計算距離，分為間接（iToF）和直接（dToF）兩種，小米、波士頓動力等采用了此技術。ToF 具有實時性強（幀率可達 100Hz 以上）、抗干擾能力強（主動發光）的特點，適合動態場景。然而，ToF 的精度會隨著距離的增大而降低，并且容易受到多路徑反射的影響。目前，許多人形機器人在實時避障、手勢識別等方面采用 ToF 方案。

第五類是單目視覺與深度學習結合。通過單目相機采集 2D 圖像，利用深度學習模型（如 DepthNet、MonoDepth）估計深度。這種方式的優點是成本極低（僅需單相機），并且可以通過大數據訓練適應復雜場景。但它的缺點也十分明顯，深度估計依賴先驗知識，在遮擋區域或無紋理區域容易出錯，需要進行后處理優化，比較適合教育類場景中對輕量化有需求的人形機器人。

當然，在目前的人形機器人中，3D 視覺基本不是依靠某一種技術來實現的，多傳感器融合是最為常見的方式。結合多種技術，如雙目 RGB + 結構光、ToF + 多目視覺、激光雷達 + 單目、激光雷達 + 多目等，以平衡精度與成本，同時提升在復雜場景中的魯棒性。

國內 3D 視覺方案代表性廠商?

當前，3D 視覺正步入高速發展階段，在消費電子、生物識別、機器人和汽車等眾多領域得到廣泛應用。人形機器人則是另一個極具潛力的應用場景。根據《人形機器人產業研究報告》，預計 2025 年中國人形機器人市場規模約為 53 億元，同比 2024 年實現翻倍增長；到 2029 年，中國人形機器人市場規模或將達到 750 億元，占世界總量的 32.7%，比例位居世界第一；到 2035 年，有望達到 3000 億元規模。

目前，國內已經形成了較為完備的 3D 視覺傳感器產業鏈。上游主要提供各類 3D 視覺傳感器的硬件，包括感光芯片等核心元器件，具有較強的定制化、專用化需求；中游是 3D 視覺感知方案商，基于深度引擎算法，結合具體應用進行 3D 視覺傳感器的方案設計；下游是各類終端開發者，根據中游提供的方案，開發出相應的應用算法方案。同時，國內也涌現出一批具有代表性的 3D 視覺方案公司，如奧比中光、天準科技等。

奧比中光作為全球領先的 3D 視覺感知技術企業，構建了覆蓋結構光、雙目、iToF、dToF、激光雷達（LiDAR）、工業三維測量六大技術路線的全棧式解決方案。其產品廣泛應用于服務機器人、工業檢測、3D 掃描、刷臉支付等領域，服務全球超 1000 家客戶，在中國服務機器人 3D 視覺傳感器市場占有率超過 70%。該公司也被譽為國內 “3D 視覺第一股”，在全球率先完成具身智能機器人視覺的核心技術布局。

華捷艾米作為國內 3D 視覺感知領域的先行者，其技術路線和產品方案深度融合了結構光、自研芯片與 AI 算法，形成了覆蓋消費電子、智能家居、教育交互等場景的完整生態。華捷艾米的核心技術圍繞單目結構光展開，通過自主研發的激光發射芯片、衍射光學元件（DOE）及深度算法，實現高精度 3D 感知。

天準科技是國內工業視覺裝備領域的領軍企業，其 3D 視覺傳感方案以高精度、高可靠性為核心優勢，深度融合光學設計、AI 算法與精密制造技術，形成了覆蓋半導體檢測、工業自動化、消費電子、新能源等領域的完整解決方案。

此外，國內較為知名的 3D 視覺方案公司還有華睿科技、光鑒科技、深視智能、安思疆科技、馭光科技、靈明光子、禾賽科技、知微傳感和速騰聚創等。

結語?

綜上所述，人形機器人的 3D 視覺技術路線各有優劣。多目立體視覺、激光雷達、結構光、飛行時間法（ToF）以及單目視覺與深度學習結合等技術，在精度、成本、場景適應性等方面各有特點，而多傳感器融合正逐漸成為平衡性能與需求的主流選擇。隨著人形機器人市場規模從 2025 年的 53 億元向 2035 年 3000 億元的宏偉目標邁進，3D 視覺作為核心感知技術，不僅要在技術創新上突破精度、實時性與環境魯棒性的瓶頸，更需在成本優化方面加速推進，以滿足消費級場景的規模化需求。?